原文:機器學習中的凸優化,凸集,凸函數的相關定義和理論

仿射集 定義:通過集合C中任意的兩個不同的點的直線仍然在集合C內,則層集合C為仿射集。 仿射集的例子:直線,平面,超平面 超平面:AX b f x 表示定義在定義域Rn的超平面,令f x Ax b,則f x 表示 截距 為b的超平面。在三維空間的平面是二維的,四維空間的平面是三維的,n維空間的平面是n 維的仿射集。 凸集 定義:集合C內的任意取兩點,形成的線段均在集合C內,則稱集合C為凸集。仿射集 ...

2019-03-30 15:30 0 834 推薦指數:

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優化(三)變換與凸函數

1. 概述 \(\quad\)之前介紹了相關定義與部分性質,其實不是特別完全,因為單單的幾篇博客是無法把這一塊完全講全的,所以變換這里也只講幾個稍微重要的變換。來捋一下學習的脈絡吧,問題由求解變量、約束與目標函數組成,其中變量的可行域必須是。所以下面要介紹的就是涉及到約束 ...

Tue Dec 18 04:08:00 CST 2018 0 673
凸函數優化問題。

目錄 1. 2. 仿射 3.凸函數 4.優化問題 最近學習了一些優化的知識,想寫幾篇隨筆作為總結備忘。在此篇我們簡要地介紹一點點基本概念。 1. **定義1. 集合$S\in\mathbb{R}^{n ...

Sun Oct 06 05:33:00 CST 2019 0 324
凸函數 優化 概念

\)\ 凸函數定義 f為定義在區間I上的函數,若對I上的任意兩點\(x_i, x_2\)和任意\(\la ...

Sat Jun 27 07:32:00 CST 2020 0 679
凸函數優化二次規划

凸函數優化二次規划 一、總結 一句話總結: :集合C內任意兩點間的線段均包含在集合C形成的區域內,則稱集合C為 二、凸函數優化二次規划 轉自或參考:凸函數優化二次規划https://blog.csdn.net ...

Tue Jul 14 01:12:00 CST 2020 1 932
機器學習優化基礎

第 1 章 優化基礎 無論做任何事情,人們總是希望以最小的代價獲得最大的利益,力求最好! 為此,人們發明各式各樣的數學工具:導數,積分等。 現代優化理論大都來源於處理多元問題的理論,它有三個重要的基礎: 矩陣理論:矩陣是描述多元問題的最基本的工具,為多元問題分析和求解提供 ...

Sat Sep 08 08:22:00 CST 2018 0 2927
機器學習(一)優化

本系列文檔是根據小象學院-鄒博主講的《機器學習》自己做的筆記。感覺講得很好,公式推理通俗易懂。是學習機器學習的不錯的選擇。當時花了幾百大洋買的。覺得不能浪費,應該不止一遍的研習。禁止轉載,嚴禁用於商業用途。廢話不多說了,開始整理筆記。 首先從及其性質開始,鄒博老師在課程里講得很詳細,筆記 ...

Sun Oct 09 20:46:00 CST 2016 0 3859
優化機器學習

CSDN的博主poson在他的博文《機器學習的最優化問題》中指出“機器學習的大多數問題可以歸結為最優化問題”。我對機器學習的各種方法了解得不夠全面,本文試圖從優化的角度說起,簡單介紹其基本理論和在機器學習算法的應用。 1.動機和目的 人在面臨選擇的時候重視希望自己能夠 ...

Sun Aug 17 04:23:00 CST 2014 0 15502
CMU Convex Optimization(優化)筆記1--凸函數

CMU優化筆記--凸函數 結束了一段時間的學習任務,於是打算做個總結。主要內容都是基於CMU的Ryan Tibshirani開設的Convex Optimization課程做的筆記。這里只摘了部分內容做了筆記,很感謝Ryan Tibshirani在官網中所作的課程內容開源。也很感謝韓龍飛 ...

Sun May 21 00:29:00 CST 2017 0 12423
 
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